2022-1 제 1회 인사이콘 : HR Analytics - How to reduce Employee Turnover?

Dataset

  1. WAFn-UseC-HR-Employee-Attrition.csv
  1. WAFn-UseC-HR-Employee-Attrition.xlsx

General Guideline:

주어진 HR 데이터를 통해 종업원 퇴사의 주된 원인을 탐색 및 시각화하여, 경영진에게 인사이트 및 문제에 대한 해결방안을 도출하는 case 입니다.

권장하는 진행 순서는 다음과 같습니다.

  1. EDA + Feature Engineering
  1. Interpretation
  1. Insight
  1. presentation

라이브러리 및 파일 불러오기

Library 호출 & Load Data

데이터 정제

EDA

회사원 중 퇴사자 비율은 16.1%로 237명
재직 비율은 83.9%로 1233명이다.

Age

Age + 다른 피쳐

Education

1: 'Below College' 2: 'College' 3: 'Bachelor' 4: 'Master' 5: 'Doctor'

Education + 다른 피쳐

Education Field

EducationField + 다른 피쳐

Gender

Gender + 다른 피쳐

Marital Status

MaritalStatus + 다른 피쳐

NumCompaniesWorked

BeforeWorkingYears (TotalWorkingYears - YearsAtCompany)

Daily/Hourly/Monthly Rate, Monthly Income

Guide line 일급, 시급, 월급 , 월소득, 그냥 합쳐서 하나로 만들어도 될거 같다. 아니면 월소득, 월급 만 써도 될거같다 분포가 월급 시급 일급이 같다 일급+ 시급+ 월급 + 월소득 4개의 평균을 같게 만들어주고 합친다음에 한 사람의 임금 수준을 나타낼 수 있음

모든 변수가 int 로 되어 있기 때문에 효율적인 시각화를 위해서 그룹을 나눌 예정 임금 상승률이 높은 그룹은 핵심 인재 그룹이라고 할 수 있을 것이다.

임금 상승률이 높은 그룹중에

  1. HourlyRate, MonthlRate, DailyIncome은 분포가 거의 비슷하고, Attirion에 따라 차이가없음

    세 변수중 MonthlyRate 만 그룹을 나눠서 사용할 계획

  2. MonthlyIncome 은 차이가 있음. 평균적으로 월소득이 낮은 사람이 이직을 더 많이 함.

    MonthlyIncome 은 유의미한 변수로 보임

PercentSalaryHike

DistanceFromHome

StockOptionLevel

핵심인재

Department

HumanResources = 20%
Research & Development= 13.83%
Sales = 20%

Research & Development는 평균 퇴직 비율에 비해 3% 작고 HumanResources와 Sales 부서는 평균 퇴직 비율에 비해 4% 높게 나타난다.

BusinessTravel

출장이 빈번한 이들의 퇴사 비율이 25%로 가장 낮았으며, 출장이 전혀 없는 직장이 약 10%미만의 비율을 보이고 있다.

업무별로 출장비율을 보았을 때, Sales, Human Resource의 출장빈도가 가장 높은 이들이 각각 18.8%, 17.46%를 차지 반면에 R&D는 10.09% 차지

sales, Human Resources에서 유의미한 차이가 발생.
출장이 빈번한 이즉의 퇴사율이 30% 가량으로 평균의 약 2배 수준.

JobInvolvement

sales부분에서 차이가 심하게 나타남. 평균적으로 직업적 연관성이 적을수록 평균 퇴사 비율이 16%보다 높게 나타난다.

출장이 드문 경우, 직업 연관성이 적을수록 퇴사자 비율이 높다
출장이 빈번한 경우, 직업 연관성이 적을수록 퇴사자 비율이 높다.
출장이 없는 경우에는 유의미한 차이가 없다.
직업연관성이 적고 출장빈도가 높으면 높을수록 퇴사 비율이 증가함을 알 수 있다.

JobLevel (직무수준)

JobLevel 이 낮은 경우 퇴사율이 유의미한 차이를 보이고 있다.

모든 부서에서 JobLevel이 1인 경우 퇴사율이 낮으며, 특이점으로 Human Resources에서는 3의 JobLevel에서 1과 유사한 정도의 퇴사율이 나타나고 있다.
출장의 빈도는 모든 직종과 직업 지위에 따라 유사한 변화를 보이고 있다.

JobRole (직무역할)

Sales=[Sales Executive, Sales Representative, Manager ]
Research & Development =[Research Director,Research Scientist, Laboratory Technician, Manufacturing Director , Healthcare Representative ,Manager ]
Human Resources =[Human Resources ,Manager]

Laboratory Technician

Sales Representative

Human Resources

각 업무에서 job level이 1에 해당하는 직업이 20% 이상이었으며, Sales Representative의 경우 40% 육박하였다. (jobLevel 1의 비율이 91.5%)

Sales=[Sales Executive(2,3,4), Sales Representative(1,2), Manager(3,4,5) ]
Research & Development =[Research Director(3,4,5), Research Scientist(1,2,3), Laboratory Technician(1,2,3),
' Manufacturing Director(2,3,4) ,Healthcare Representative(2,3,4) ,Manager(3,4,5) ]
Human Resources =[Human Resources(1,2,3) ,Manager(3,4,5)]

JobLevel 과 JobRole에서 Attrition과의 연관성이 매우 높은 것으로 나타난다.

OverTime(초과근무)

초과 근무가 있을 경우 최사 비율이 30%, 초과근무가 없는 경우 퇴사비율이 10%로 3 배가량 차이가 난다.

출장 횟수가 많을 수록, 초과근무도 증가하며, 출장횟수와 초과근무가 많을 수록 퇴사자들도 증가함. 각 부서별로도 초과근무가 있으면, 퇴사비율이 증가하는 경향이 발생.

PerformanceRating

TrainingTimesLastYear

지난 학습 기간이 0인 그룹이 퇴사 비율이 가장 높았다. 그다음이 4시간인 이들이다.

직무 역할, 직무 수준, 부서에서의 평균 트레이닝 시간이 대부분 비슷하다. 0시간 4시간의 비중이 R&D에 많은 것은 단지 R&D의 직무 인원이 많기 때문이다. 유의미한 차이가 있지는 않는 것 같다. 아마 연차와 연관이 있지 않을까??

EnvironmentSatisfaction

JobSatisfaction

RelationshipSatisfaction

WorkLifeBalance

YearsAtCompany

퇴사자들의 평균 근무기간이 퇴사하지 않는 사람들보다 약 2년정도 적다. 5년이내 퇴사자수가 가장 많은데, 회사랑 맞지 않으면 바로 나가버리는 듯.

YearsInCurrentRole

별 필요없는듯..

YearsSinceLastPromotion

마지막 승진으로부터의 기간과 퇴사는 큰 관계가 없다고 보임.

YearsWithCurrManager

밑에 heatmap에서 보면, 현재매니저와 일한 기간은 years at company와 0.62로 비교적 높은 상관관계가 있는 것으로 보인다.

값이 0.7이상인 것을 뚜렷한 양적 상관관계가 있다고 볼때, years at company, yearn in curren role, years with curren mannager 이 세가지 항목은 다중공선성이 나타난다고 볼 수 있다?!

MZ Future Key Talent

MZ Future Key Talent 분류

MZ Future Key Talent의 특성

Gender

핵심인재 그룹은 여성의 퇴사율이 더 높다.

Education

1: 'Below College' 2: 'College' 3: 'Bachelor' 4: 'Master' 5: 'Doctor'

대학 이하의 학력을 가진 여성의 퇴사율이 상대적으로 높음

EducationField

HR을 공부한 사람들의 퇴사율만 낮음 => 근데 이거는 1명으로 나온 데이터라 무의미함

인원이 적어서 큰 의미 없어보이기는 하지만 그럼에도 불구하고 전반적으로 여성이 더 많이 퇴사하는 것은 여기서도 드러남

MaritalStatus

어린 single의 퇴사율이 높은거는 진짜 문제인 듯 왜 그만둘까...

성별+결혼상태는 큰 차이 없음

NumCompaniesWorked

전에 다닌 회사 수가 6,7,9일 때 퇴사율이 올라가기는 하지만 인원 수가 너무 적음 -단정하기 위험함

Department

  1. 34세 이하, 임금상승률이 25% 이상에 속하는 인원은 총 125명이고 이중에서 R&D: 87, Sa;es:35, HR:3명이다.
  2. 이중 HR은 퇴사가 없었으며(인원이 매우 낮기에, 유용한 변별력 x), R&D 22.98%, Sales 20%였다. 이 두집단은 평균 퇴사율 보다 높게 나타났다.
  3. 이들의 평균 퇴사율은 21.6%이다.

JobLevel

  1. JobLevel에서 1이 차지하는 비율이49.6%로 가장 많으며, 2는 36%, 3은 9.6% 4는 0.8%를 차지하고 있다.
  2. 이중 R&D 에 속하는 1레벨의 인원이 62%로 가장 높았다 (HR은 표본이 작기에 제외)
  3. 퇴사자 비율은 1레벨이 34%, 2레벨이 4.4%, 3레벨이 16.6% 4레벨은 0% 였다. R&D의 평균 job Level에 가장 낮기에 (HR 제외) 이들을 어떻게 퇴직하게 안할지 고민해야 할 필요가 있다.

JobRole

Sales= [Sales Executive(2,3,4) : 22, Sales Representative(1,2) : 12, Manager(3,4,5): 1 ]

Research & Development = [Research Scientist(1,2,3) : 37, Laboratory Technician(1,2,3) : 21,
Manufacturing Director(2,3,4) : 17 ,Healthcare Representative(2,3,4) : 8,
Research Director(3,4,5) : 2, Manager(3,4,5) : 2 ]

Human Resources = [Human Resources(1,2,3) : 3 ]

  1. jobrole에서 joblevel 이 낮은 직업이 퇴사율이 높게 나타난다.
  2. R&D에선 Joblevel 이 1,2,3인 Research Scientist(1,2,3), Laboratory Technician(1,2,3)이 각각 29.7%, 38%로 가장 높았다.
  3. Sales에서도 Sales Representative(1,2)중 41.6%가 퇴사하였다. 이는 12명 중 5명이 퇴사하였다고 할 수 있다.
  4. 낮은 직무 지위에 대한 보상 혹은 보안점을 만들어야 할 듯 하다.

BeforeWorkingYears ('TotalWorkingYears' - 'YearsAtCompany)

  1. salesExecutive는 전체1명에서 1명이 퇴사하였기에 이상치로 제외
  2. 대부분의 퇴사자의 비율은 전 회사에서 근무한 횟수가 0~3년 이하인 경우에 해당.
  3. 이들의 직업은 대부분 Research Scientist(1,2,3), Laboratory Technician(1,2,3), Sales Representative(1,2)에 해당한다.

YearsAtCompany

  1. 1의 집단은 34%, 2의 집단은 6%, 3의 집단은 10%로 나누어진다.
  2. 대부분의 직업에서 직업레벨 1,2,3의 집단의 퇴사율이 가장 높았다. 그리고 이들중 현재 회사 연차가 짧을수록 퇴사 비율이 높았다.
  3. 이러한 분포는 지난 회사의 근무 시간과 매우 유사하다. 지난회사의 근무가 0~3일때 현재 회사의 퇴사가 이루어진다.

EnvironmentSatisfaction

JobSatisfaction

RelationshipSatisfaction

WorkLifeBalance

MZ Future Key의 퇴사를 막을 수 있는 요인

StockOptionLevel과 이직

HomeDistance와 이직

Monthly income range과 이직

BusinessTravel과 이직

WorkLifeBalance와 이직

OverTime과 이직